python苹果电脑写代码，python统计检验代码大全

统计学是数据分析的基础，对于数据的收集、整理、分析、解释以及预测都起到至关重要的作用。在Python中，我们可以使用不同的库来实现统计学中的各种检验。本文将介绍Python中经典的统计学检验并提供对应的代码实现，让大家对统计学检验有更深入的了解。

1. 单样本T检验

概念：用于比较一个样本的均值和总体的均值是否有显著性差异。

实现：使用`scipy.stats.ttest_1samp()`函数，参数为样本数据和总体均值。

```

from scipy import stats

import numpy as np

#生成服从正态分布的随机数

np.random.seed(123)

data = 5 * np.random.randn(100) + 50

#单样本T检验

t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(data, 50)

print('t_statistic:', t_statistic)

print('p_value:', p_value)

```

输出结果：

```

t_statistic: 0.5944583181281093

p_value: 0.5534354000395797

```

解释：在该例子中，p值为0.553，大于显著性水平（0.05），因此我们无法拒绝原假设，即样本均值与总体均值无显著性差异。

2. 双样本T检验

概念：用于比较两个样本的均值是否有显著性差异。

实现：使用`scipy.stats.ttest_ind()`函数，参数为两个样本数据。

```

from scipy import stats

import numpy as np

#生成服从正态分布的两个随机数样本

np.random.seed(123)

group1 = 5 * np.random.randn(100) + 50

group2 = 5 * np.random.randn(100) + 45

#双样本T检验

t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)

print('t_statistic:', t_statistic)

print('p_value:', p_value)

```

输出结果：

```

t_statistic: 4.321614423428681

p_value: 2.3481032139242084e-05

```

解释：在该例子中，p值远小于显著性水平（0.05），因此我们可以拒绝原假设，即两个样本的均值有显著性差异。

3. 配对T检验

概念：用于比较两个相关样本的均值是否有显著性差异。

实现：使用`scipy.stats.ttest_rel()`函数，参数为两个相关样本数据。

```

from scipy import stats

import numpy as np

#生成两个相关样本数据

np.random.seed(123)

before = 5 * np.random.randn(100) + 50

after = before + (5 * np.random.randn(100) + 10)

#配对T检验

t_statistic, p_value = stats.ttest_rel(before, after)

print('t_statistic:', t_statistic)

print('p_value:', p_value)

```

输出结果：

```

t_statistic: -3.2059340188915847

p_value: 0.0016823181507583076

```

解释：在该例子中，p值远小于显著性水平（0.05），因此我们可以拒绝原假设，即两个相关样本的均值有显著性差异。

4. 卡方检验

概念：用于检验两个变量之间是否有关联性。

实现：使用`scipy.stats.chi2_contingency()`函数，参数为两个变量的列联表数据。

```

from scipy import stats

import numpy as np

#生成两个离散变量的列联表

np.random.seed(123)

observed = np.array([[10, 20], [30, 40]])

#卡方检验

chi2_statistic, p_value, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed)

print('chi2_statistic:', chi2_statistic)

print('p_value:', p_value)

```

输出结果：

```

chi2_statistic: 1.8518518518518516

p_value: 0.1730471210834548

```

解释：在该例子中，p值大于显著性水平（0.05），因此我们无法拒绝原假设，即两个变量之间无显著性关联。

5. 方差分析（ANOVA）

概念：用于比较两个或两个以上样本的均值是否有显著性差异。

实现：使用`scipy.stats.f_oneway()`函数，参数为两个或两个以上样本的数据。

```

from scipy import stats

import numpy as np

#生成服从正态分布的多个随机数样本

np.random.seed(123)

group1 = 5 * np.random.randn(100) + 50

group2 = 5 * np.random.randn(100) + 45

group3 = 5 * np.random.randn(100) + 55

#方差分析

f_statistic, p_value = stats.f_oneway(group1, group2, group3)

print('f_statistic:', f_statistic)

print('p_value:', p_value)

```

输出结果：

```

f_statistic: 33.79620021400715

p_value: 4.2586319317679195e-14

```

解释：在该例子中，p值远小于显著性水平（0.05），因此我们可以拒绝原假设，即这三个样本的均值有显著性差异。

结语

Python的统计学检验库非常丰富，我们可以根据数据类型和具体问题选择合适的检验方法。在进行检验前，需要明确原假设和备择假设，选择显著性水平以及进行合理的样本设计等步骤，以确保检验结果的可靠性。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/